[发明专利]一种基于RNN的模型压缩加密方法有效
| 申请号： | 202110395326.9 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113037482B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 罗清彩;孙善宝;谭强;徐驰 | 申请（专利权）人： | 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/08 | 分类号： | H04L9/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 李桂存 |
| 地址： | 250013 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于RNN的模型压缩加密方法，利用RNN网络来产生压缩神经网络，同时结合量化剪枝等压缩方法，在一定程度上可以减小模型的大小；通过模型压缩的参数微调形成数据集，并尽量在数据集上追求更高的准确率，减少RNN网络的泛化能力，更好的来实现拟合压缩模型参数，使得业务模型达到较好的准确率。设计多层RNN网络的Encoder‑Decoder的网络结构，利用重构误差来训练网络模型，将Decoder公开，采用特征向量作为密钥来保护压缩模型，有效利用神经网络的不可解释性，使得很难通过输出模型能反推出输入特征向量。另外，将不同的特征向量作为密钥分发给不同的用户，当出现模型密钥泄露，可以追查到具体的泄密方，保护模型安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rnn 模型 压缩 加密 方法 | ||
【主权项】：
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